大数据背景下的智慧安全应急管理创新若干关键科学问题

刘艺 张辉 邓青

摘要：大数据驱动的智慧安全管理是一个紧随大数据方法而兴起的一个相对新的研究领域。文章从大数据背景下传统应急管理所面临的问题和挑战出发，从技术层、方法层和理论应用层分析了大数据背景下我国实现应急管理创新所需研究的内容和要解决的关键科学问题。

关键词：大数据；智慧安全；创新；研究内容

一、 引言

加快推进公共安全与应急管理的智慧化，是完善国家治理体系，实现治理能力现代化的重要举措。推动公共安全管理创新，实现智慧安全精准、高效的全方位、立体化管理决策，对于新时期国家社会治理具有重要的意义。

本文将对我国公共安全应急管理面临的形势和问题进行分析，全面剖析当前世界大数据技术与应急决策创新领域的研究现状和视角，尝试提出我国实现智慧安全应急管理创新的路径和必须解决的关键科学问题，以期为我国新时期智慧化公共安全应急管理体系的实施和国家治理能力的提升做出一定的贡献。

二、 大数据背景下传统公共安全领域面临的变革

公共安全是国家发展、社会稳定的基石。公共安全应急管理的方式、方法以及机制、体制的创立与发展与整个社会的态势和技术水平紧密相关。追求应急管理模式与社会发展的有机协调和良性互动，一直是各个国家应急管理创新领域的重大需求。

大数据时代，社交网络、移动设备等技术在商业领域、公共领域和社会生活各个领域的广泛应用在带来了社会、社交生活便利的同时，也造成了应急管理的复杂性。在大数据背景下，传统的突发事件从诱因、表现形式、传播速度、传播范围、对社会的影响模式都在发生着极大的改变。大数据的多元异构、庞大复杂、传播迅速等特点都在挑战着传统应急管理方式，推动着传统应急管理模式的变革

总体来说，伴随着大数据技术的发展，当前在公共安全领域，传统应急管理无论从方式、方法还是管理模式都面临着如下变革：

首先，大数据范式带来的应急决策方法变革。大数据时代，随着移动互联网、电子商务、物联网和社交媒体的快速发展，网络信息流与现实生活中的民众行为越来越紧密相关，数据与社会经济、生活的融合越来越深入。大数据时代带来的智能终端、无线射频设备、在线聊天工具等的大量使用，一方面使得传统突发事件应急决策面对着相关数据信息量空前压力的同时，另一方面也为决策分析提供了充足数据源，为传统应急管理的定量化决策提供了充足的信息判断依据。由于大数据的快速信息处理与应用，催生了传统应急决策模式正在从定性分析向更为精细化的定量管理转变。

其次，大数据技术催生的应急管理角色改变。大数据时代，互联网与各种自媒体工具的运用为人们表达想法提供了宽阔的空间，公众对社会决策的影响作用越来越大，社会管理方式在发生着巨大变化。在大数据背景下，社交媒体工具的应用使得越来越多的人成为了突发事件的利益相关者，他们一方面传播、浏览信息，另一方面评论监管突发事件的发展，传统的应急管理接角色正在改变。大数据时代公众参与到政府决策成为可能—传统危机管理领导方式正在向数据驱动的群决策模式转变。

再次，大数据传播模式带来的应急管理模式改变。大数据时代，信息技术的飞速发展，为社会管理提供了平台。大数据被充分应用到了公共事务的管理中，如网络大数据被应用到网上政策评估，电子管理也应用到政府组织管理中等。移动互联网环境正在将社会生活的“叶、树”连接成网，社会安全管理模式正在从点、线式管理向扁平化、情景化以及层级结构不明显的多元自组织模式转变。

综上，对于公共安全研究来说，大数据是把双刃剑，面对着这场大数据带来的机遇与挑战，如何适应这场变革，如何以科学的方法实现传统应急管理向更为科学、精细化和灵活化的智慧形态转变，实现应急管理与社会技术进步的共同、共赢发展，都是我们需要进一步探究的问题。

三、 现有研究现状与视角

技术发展是推动社会进步的重要动力之一，大数据时代实现了全球信息的共享和交互，也给传统应急管理模式的发展带来了冲击。由于大数据发展以前所未有的方式增强了人们收集、分析、利用和传播数据的能力，在公共安全领域围绕大数据的采集、融合、分析以及应用都是当前人们越来越关注的问题。

其中，针对大数据技术本身，《Science》曾刊文专门指出：“计算社会科学”将在前所未有的深度和广度上自动地收集和利用数据，为社会科学的研究服务。由于大数据体量过大，超出了传统公共安全领域处理、掌握信息的能力，如何充分利用大数据技术，减少传统非结构化信息检索所面临的语义鸿沟，快速、有效计算、分析和存储数据，是当前实现智慧安全大数据技术处理遇到的瓶颈问题。

在现有技术研究方面，围绕海量公共安全大数据的数据清洗、数据融合、数据管理已经展开了激烈的讨论。海量、复杂数据的描述、数据处理准确率等技术问题和能力正在解决和逐步提高。当然数据处理技术的进步也随之带来了决策效能的提升。在大数据时代，将“数据”和“决策”联系起来，将数据挖掘的方法流程应用于决策管理过程，是当前的热点。通过大数据准确分析事件情景，并在数据分析基础上将传统决策问题量化为可描述的参数、变量等进行“数据”决策越来越受到追捧。传统的决策行为模式正逐渐由“经验驱动”向“数据驱动”转变。

当然，伴随着这种“经验驱动”向“数据驱动”的转变，在定量化的情景分析、模拟推演与仿真决策方法研究基础上，针对大数据变革带来的组织管理、流程变革等，也成为了与大数据契合研究的前沿问题。其中，在大数据决策创新上，。通过收集大量人的意见和智慧来共同解决一个共同的问题，实现管理方式的扁平化、社会化，政府、组织和公众的协同发展是该领域的共识。伴随着大数据效率提升，在信息化泛在的大数据时代，如何基于大数据分析方法深度挖掘相关决策需求并进行关系分析是传统突发事件处置面临的复杂问题。当然，这种管理模式的效率、效果也带来了管理决策方式的敏捷化、扁平化，應急决策模式正在向新的数据驱动方式转变。

总之，当前从公共安全应急管理学科发展及应用的角度展开新的大数据与应急管理交叉研究，已经成为公共安全领域的热点研究方向，这个趋势已经在全球范围中相继开展。现有研究对能够支撑大数据背景下的管理决策理论与方法等研究来说，还处于零星、散落研究阶段，远远不能达到大数据发展速度对智慧安全领域的需求，从建立大数据背景下的决策支持方法来说，还需要在宏观上进行有针对性的布局和系统勾勒，从而为跨向下一步的变革提供支持。

四、 大数据背景下应急管理创新研究内容与若干关键科学问题

面对大数据环境下的传统应急管理变革与创新重大需求，从理论和应用等不同层面开展智慧安全大数据研究显得十分重要。

基于当前研究瓶颈以及大数据背景下的应急管理机遇和挑战，根据一般科学研究实施从技术到方法再到模式变革的递进过程，可以研制信息时代的应急管理变革和管理模式创新技术路线，凝练实现当前应急管理创新所需的研究内容与问题，共分为三个层面（如图1所示）。

其中，大数据的采集、分析、融合方法为技术层，为其他研究模块提供支持；大数据背景下的复杂突发事件情景构建和推演是主要理论方法层，在大数据分析技术基础上，重点关注基础理论、模型和方法研究；最上层为理论创新层，重点从大数据背景下的管理模式创新切入，以大数据驱动的应急决策方法创新推动智慧安全应急管理的流程再造、模式重组，同时，本层次也为数据层和方法层自顶向下提出需求，使得技术层和方法层的研究能够更加丰富完善。

具体研究内容和关键解决问题如下：

1. 技术层：支持管理决策的大数据融合分析技术。在大数据时代，数据获取与分析技术是战略制胜的杀手锏，但散落的海量大数据一般难以捕捉、管理和分析。在公共安全应急管理场景中，应急决策的数据来源包括行业或部门内部的内网、事件现场采集、互联网上突发事件相关的信息等，这些数据源具有多源、异构、动态等特点，不同信息来源的数据经常是分散和孤立的，呈现出信息不完整、碎片化现象严重、标准不统一、语义表达模糊等特征，应急决策信息的主动获取和按需集成存在困难。在大数据背景下的应急管理领域，如何准确、高质量地将来自物联网、传感器、卫星遥感等多源异构数据快速挖掘，并在合适的时间、以合理的方式高效地传递给应急决策者，是大数据方法在公共安全应急管理决策应用过程中核心的技术问题。

根据大数据技术方法的分析层次和应急决策过程对数据集成的处理需求，实现大数据背景下的应急决策高效需要对公共安全领域的数据处理技术进行研究，主要需要解决这些海量、异构、多源大数据在表示、存储、查询和分析等关键技术。需要研究建立与决策需求有机协调的高效数据采集模式，并针对应急决策的动态性、快速性，研究可扩展的复杂数据采集网络模型，研究多源异构信息快速融合方法，实现多源异构突发事件大数据的高效清洗、检索、分析，有效支撑大规模、动态增量数据的快速融合分析；需要研究跨领域、多源异构、半结构化和无结构化的数据源向结构化数据集的转换方法，研究数据相似性定义和算法，研究数据映射和数据转换机制，研究横向（复杂语义关系）和纵向（融合微观-中观-宏观各个层次）跨维度立体式语义空间关联结构，从而实现突发事件的多角度、多尺度、多要素关联分析，满足大数据背景下突发事件应急决策需求的复杂自适应的数据深度融合挖掘与分析。

2. 方法层：大数据背景下的复杂突发事件情景构建与推演。在大数据的背景下，政府决策与管理等管理活动大都呈现出高频实时跨组织数据整合、多主体决策等特。这些特征性的出现对相应的管理决策分析模型以及基于数据分析的决策方法提出了要求。

在公共安全领域，在数据分析与集成的基础上，应急决策的展开需要针对突发事件的情景进行研判进而提出有针对性的决策。结合大数据分析和高性能计算技术，实现高效可靠的多源异构模型的综合集成和仿真推演，进而实现应急决策方法的划时代创新，是当前应急决策领域的科学前沿。未来研究需要在大数据信息抽取基础上，实现通用性的应急决策情景建模和组织、资源规划方法以及情景推演方法，研究面向管理与决策中“常态”和“非常态”下自适应的决策过程模型，为上层应急决策提供方法支撑。具体包括建立科学计算推演所需的复杂突发事件系统建模和面向应急决策与情景推演方法等方面。

当然，在这一建模与推演过程中，为了使决策建模更加精准，还必须解决研究面向动态应急决策资源动态匹配和最优化算法、多层级多属性应急资源的高效聚集等技术问题以及面向公共安全的事件的碎片化内容拟合和社会行为发现方法、社会网络关系建立等方法问题，以使得建立的模型和推演过程能够更加符合实际。

3. 理论层：大数据驱动的智慧安全应急管理模式创新。在大数据时代，应急决策面临着来自理念、思维、方法、技术全方位的考验和变革。因此，在大数据背景下如何基于大数据基础上的现场数据、模型推演等方面的科学分析，建立新的大数据驱动下的智慧安全管理模式是未来研究的关键点之一。

在大数据技术和应用发展带来的公共安全管理模式变革上，在大数据背景下由于社会沟通模式的扁平化，传统的应急管理组织正在面对着结构重组、流程再造等问题。在这一问题上研究上，未来将主要关注在大数据驱动下的社会治理模式改变、服务创新、以及新的应急管理模式研究等方面。

在大数据带来的组织管理模式变革变化上，基于大数据时代多元信息融合与分析基础上的决策组织与过程变化，将结合大数据时代不同社会形态的社会治理需求，重点研究适应不同社会情景的组织机构与协作模式，研究与应急决策实时反应与动态调整过程紧密契合的应急组织合作关系与智能化工作流程研究，研究社会宏观政府管理与社会微观精细管理的统一方式，以大数据驱动的决策和服务模式设计、优化现有流程，建立“政府—组织—公众”协同紧密互动的新型管理决策，建立扁平化、社会化、情景化的智慧安全管理范式，实现大数据分析基础上應急管理再造和创新，从而提高传统应急管理过程的科学性和准确性。

此技术路线各个层面有机关联、相辅相成。通过自底向上的技术推进和自顶向下的模式变革实现大数据时代公共安全创新的技术变革。

五、 结语

数据生产信息，信息辅助决策，当我们确认大数据是推动社会实现智慧化管理和决策创新的一把利器时，推动公共安全智慧化管理的脚步已经开展。我们希望通过本文的研究，可以勾勒公共安全领域大数据的基本研究内容，衔接现有的公共安全大数据决策分析方法，为实现我国智慧安全应急管理的创新提供一定支持和建议。

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基金项目：国家重点研发计划项目“重大综合灾害耦合实验和模拟技术与设备”（项目号：2017YFC0803308）；国家自然科学基金“大数据驱动的大型活动全景式管理与决策范式研究”（项目号：91646201）；中国人民公安大学基科费重点项目课题“人员密集情形下区域疏散能力与安全风险评估”（项目号：2016JKF01213）。

作者簡介：张辉（1966-），男，汉族，福建省厦门市人，清华大学公共安全研究院副院长、教授、博士生导师，研究方向为公共安全；刘艺（1984-），女，汉族，河南省洛阳市人， 中国人民公安大学讲师、硕士生导师，清华大学博士后，研究方向为应急管理；邓青（1990-），女，汉族，湖北省孝感市人，清华大学公共安全研究院博士生，研究方向为应急管理。

收稿日期：2018-07-17。